How supercharged plants could slow climate change | Joanne Chory

109,770 views ・ 2019-06-14

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Andi Vida Lektor: Zsuzsa Viola
00:12
I recently had an epiphany.
0
12929
1928
Nemrég megvilágosodtam.
00:15
I realized that I could actually play a role
1
15183
3817
Rájöttem, fontos szerepet játszhatok
00:19
in solving one of the biggest problems that faces mankind today,
2
19024
5672
az egyik legnagyobb probléma megoldásában, amivel az emberiség szembesül ma,
00:24
and that is the problem of climate change.
3
24720
2309
ez pedig a klímaváltozás.
00:28
It also dawned on me that I had been working for 30 years or more
4
28497
4104
Az is letaglózott, hogy harminc vagy több éve dolgozom csak azon,
00:32
just to get to this point in my life
5
32625
1921
hogy eljussak életemnek erre a pontjára,
00:34
where I could actually make this contribution to a bigger problem.
6
34570
3891
amikor részt vehetek egy nagyobb probléma megoldásában.
00:38
And every experiment that I have done in my lab
7
38857
2213
Minden kísérlet, amit az elmúlt harminc évben
00:41
over the last 30 years
8
41094
1993
a laboromban végeztem,
00:43
and people who work for me did in my lab over the last 30 years
9
43111
4188
és mindenki, aki munkatársam volt ebben az időszakban,
00:47
has been directed toward doing the really big experiment,
10
47323
4254
minden az igazi nagy kísérlet felé irányult,
00:51
this one last big experiment.
11
51601
1933
az utolsó nagy kísérlet felé.
00:53
So who am I?
12
53871
1151
Ki vagyok én?
00:55
I'm a plant geneticist.
13
55046
2103
Növénygenetikus vagyok.
00:57
I live in a world where there's too much CO2 in the atmosphere
14
57173
4237
Olyan világban élek, ahol az emberi tevékenység miatt
01:01
because of human activity.
15
61434
3564
túl sok szén-dioxid van a légkörben.
01:05
But I've come to appreciate the plants
16
65022
3444
Rájöttem, nagyon meg kell becsülnünk a növényeket,
01:08
as amazing machines that they are,
17
68490
3132
hisz csodálatos gépezetek,
01:11
whose job has been, really, to just suck up CO2.
18
71646
2954
az a feladatuk, hogy szó szerint magukba szippantsák a szén-dioxidot.
01:14
And they do it so well,
19
74624
1236
01:15
because they've been doing it for over 500 million years.
20
75884
4279
És ebben kiemelkedően jók,
hisz' több mint félmilliárd éve művelik.
01:20
And they're really good at it.
21
80187
2222
És tényleg remekül csinálják.
01:22
And so ...
22
82433
1150
Úgyhogy...
alig várom, hogy róluk beszélhessek.
01:25
I also have some urgency I want to tell you about.
23
85401
2841
01:28
As a mother, I want to give my two children a better world
24
88266
3942
Anya vagyok, szeretnék jobb világot hagyni két gyermekemre,
mint amilyet a szüleimtől örököltem.
01:32
than I inherited from my parents,
25
92232
1663
01:33
it would be nicer to keep it going in the right direction,
26
93919
2722
Szeretném a világot a helyes irányba fordítani,
01:36
not the bad direction.
27
96665
1563
nem pedig rossz felé.
01:38
But I also ...
28
98252
1507
Ugyanakkor...
01:41
I've had Parkinson's for the last 15 years,
29
101569
2405
Tizenöt éve Parkinson-kórban szenvedek,
01:43
and this gives me a sense of urgency that I want to do this now,
30
103998
3364
és ez sürgősen arra késztet, tegyem meg, amit tudok,
01:47
while I feel good enough to really be part of this team.
31
107386
3588
addig, míg elég jól vagyok ahhoz, hogy hatékony tagja legyek csapatomnak.
01:50
And I have an incredible team.
32
110998
2215
Márpedig csodálatos csapatom van.
01:53
We all work together,
33
113237
2275
Mindannyian együtt dolgozunk,
01:55
and this is something we want to do because we have fun.
34
115536
3867
és szívesen tesszük, mert örömünket leljük benne.
01:59
And if you're only going to have five people trying to save the planet,
35
119427
3402
Akinek sikerül öt olyan embert találnia, aki meg akarja menteni a bolygót,
02:02
you better like each other,
36
122853
1303
az jól teszi, ha kedveli őket,
02:04
because you're going to be spending a lot of time together.
37
124180
2772
mert sokat kell együtt lenniük.
02:06
(Laughter)
38
126976
1050
(Nevetés)
02:08
OK, alright. But enough about me.
39
128050
1605
Na jó. Ennyit magamról.
02:09
Let's talk about CO2.
40
129679
1683
Beszéljünk inkább a szén-dioxidról.
02:11
CO2 is the star of my talk.
41
131386
2103
Előadásom sztárjáról.
02:13
Now, most of you probably think of CO2 as a pollutant.
42
133998
4301
Önök közül sokan esetleg úgy hiszik róla, hogy környezetszennyező gáz.
02:18
Or perhaps you think of CO2 as the villain in the novel, you know?
43
138323
4779
Netán úgy gondolnak rá, hogy olyan, mint regényekben a negatív hős?
02:23
It's always the dark side of CO2.
44
143126
2564
Mindig megvan ez a sötét oldala.
02:26
But as a plant biologist, I see the other side of CO2, actually.
45
146174
4800
Növénybiológusként azonban jól látjuk a másik oldalát is.
02:31
And that CO2 that we see,
46
151411
2769
És szerintem azért látjuk másképp ezt a szén-dioxidot,
02:34
we see it differently because I think we remember, as plant biologists,
47
154204
4660
mert növénybiológusként emlékszünk valamire,
02:38
something you may have forgotten.
48
158888
1840
amire önök talán már nem.
02:40
And that is that plants actually do this process called photosynthesis.
49
160752
4856
Mégpedig arra, hogy a növények fotoszintetizálnak.
02:45
And when they do photosynthesis --
50
165632
2040
És amikor ezt teszik –
02:47
all carbon-based life on our earth
51
167696
3738
az összes szénalapú élet a földön azért létezhet,
02:51
is all because of the CO2 that plants and other photosynthetic microbes
52
171458
5445
mert a növények és a fotoszintetizáló mikrobák
02:56
have dragged in from CO2 that was in the atmosphere.
53
176927
4390
kivonják a légkörből a szén-dioxidot.
03:01
And almost all of the carbon in your body came from air, basically.
54
181341
3588
Testünk szinte teljes széntartalma is alapvetően a levegőből származik.
03:04
So you come from air,
55
184953
1492
Mindannyian a levegőből származunk tehát,
03:06
and it's because of photosynthesis,
56
186469
1706
mégpedig a fotoszintézis miatt,
03:08
because what plants do is they use the energy in sunlight,
57
188199
3592
a növények ugyanis felhasználják a napfény energiáját,
03:11
take that CO2 and fix it into sugars.
58
191815
2865
szén-dioxidot vesznek fel, és cukorrá alakítják át.
03:15
It's a great thing.
59
195046
1314
Ez óriási dolog.
03:16
And the other thing that is really important
60
196384
2079
A másik, amiről ma beszélni szeretnék,
03:18
for what I'm going to tell you today
61
198487
1730
mert szintén nagyon fontos:
03:20
is that plants and other photosynthetic microbes
62
200241
3550
a növényeknek és a fotoszintetizáló mikrobáknak
03:23
have a great capacity for doing this --
63
203815
2643
hatalmas kapacitásuk van arra, hogy hússzoros, vagy még nagyobb
03:26
twentyfold or more than the amount of CO2 that we put up
64
206482
4307
szén-dioxid mennyiséget vegyenek fel, mint amennyit mi kibocsátunk
03:30
because of our human activities.
65
210813
2166
emberi tevékenységünk során.
03:33
And so, even though we're not doing a great job
66
213003
3000
Így, még ha nem is tudjuk hatékonyan
03:36
at cutting our emissions and things,
67
216027
2320
visszaszorítani a kibocsátást,
03:38
plants have the capacity,
68
218371
3785
a növényekben megvan erre a kapacitás,
03:42
as photosynthetic organisms, to help out.
69
222180
2976
fotoszintetizáló szervezetként a segítségünkre lehetnek.
03:45
So we're hoping that's what they'll do.
70
225180
2121
Mi tehát abban bízunk, hogy ezt fogják tenni.
03:48
But there's a catch here.
71
228821
1690
De van itt egy bökkenő.
03:50
We have to help the plants a little ourselves,
72
230535
2238
Kicsit be kell segítenünk a növényeknek,
03:52
because what plants like to do is put most of the CO2 into sugars.
73
232797
4947
mert ők a legtöbb szén-dioxidot cukorrá alakítanák át,
03:57
And when the end of the growing season comes,
74
237768
2547
és amikor a növekedési ciklusuk véget ér, elpusztulnak, lebomlanak,
04:00
the plant dies and decomposes,
75
240339
2357
kárba vész az egész addigi munkájuk,
04:02
and then all that work they did to suck out the CO2 from the atmosphere
76
242720
4873
melynek során kivonták a légkörből a szén-dioxidot.
04:07
and make carbon-based biomass
77
247617
3230
Szénalapú biomassza lesz belőlük,
04:10
is now basically going right back up in the atmosphere as CO2.
78
250871
4469
melyből a szén-dioxid visszakerül a légkörbe.
04:15
So how can we get plants to redistribute the CO2 they bring in
79
255364
6373
Hogyan érhetnénk el, hogy a növények valamivel stabilabb közegbe
04:21
into something that's a little more stable?
80
261761
2411
vihessék át megkötött szén-dioxidjukat?
04:24
And so it turns out that plants make this product,
81
264196
3643
Így rájöttünk, hogy a növények előállítanak ilyen terméket,
04:27
and it's called suberin.
82
267863
1622
ez pedig az úgynevezett szuberin.
04:29
This is a natural product that is in all plant roots.
83
269509
3313
Ez a természetes anyag minden növény gyökerében jelen van.
04:32
And suberin is really cool,
84
272846
1645
A szuberin igazán remek dolog,
04:34
because as you can see there, I hope,
85
274515
2697
mert amint remélem, látják,
04:37
everywhere you see a black dot, that's a carbon.
86
277236
3519
mindenütt, ahol fekete pötty van, az szén.
04:40
There's hundreds of them in this molecule.
87
280779
2064
Ebben a molekulában százával fordul elő.
04:42
And where you see those few red dots,
88
282867
2396
Azok a piros pontok pedig
04:45
those are oxygens.
89
285287
1156
oxigént jeleznek.
04:46
And oxygen is what microbes like to find
90
286467
2415
Az oxigén az, aminek megörülnek a mikrobák,
04:48
so they can decompose a plant.
91
288906
2330
mert az kell nekik a növény lebontásához.
04:51
So you can see why this is a perfect carbon storage device.
92
291260
3650
Így ugye, már világos, miért tökéletes széntároló eszköz a szuberin.
04:54
And actually it can stabilize the carbon that gets fixed by the plant
93
294934
5113
Képes stabilizálni a növényben megkötött szenet,
05:00
into something that's a little bit better for the plant.
94
300071
3883
átalakítja valamivé, ami kicsit jobb a növénynek.
05:04
And so, why now?
95
304450
2136
És hogy miért most?
05:06
Why is now a good time to do a biological solution to this problem?
96
306610
5570
Miért pont most hozunk biológiai megoldást erre a problémára?
05:12
It's because over the last 30 or so years --
97
312204
4093
Azért, mert az utóbbi harminc-egynéhány évben –
05:16
and I know that's a long time, you're saying, "Why now?" --
98
316321
3018
tudom, ez jó hosszú idő, jogos a kérdés: "Miért pont most?" –
05:19
but 30 years ago, we began to understand
99
319363
2290
de harminc éve még épp csak kezdtük megérteni
05:21
the functions of all the genes that are in an organism in general.
100
321677
3606
a szervezetekben lévő gének működését úgy általában.
05:25
And that included humans as well as plants
101
325307
3588
Beleértve az embereket, növényeket
05:28
and many other complicated eukaryotes.
102
328919
2824
és sok más bonyolult eukariótát.
05:32
And so, what did the 1980s begin?
103
332069
3127
Nézzük, mi indult el a nyolcvanas években?
05:35
What began then is that we now know
104
335220
2183
Akkor kezdődött
05:37
the function of many of the genes that are in a plant
105
337427
2527
a növények növekedését meghatározó
05:39
that tell a plant to grow.
106
339978
1425
sokféle gén működésének tanulmányozása.
05:41
And that has now converged with the fact that we can do genomics
107
341427
4706
Ez pedig mára összeért azzal, hogy gyorsabban és olcsóbban
05:46
in a faster and cheaper way than we ever did before.
108
346157
3126
tudunk dolgozni a génekkel, mint korábban valaha.
05:49
And what that tells us is that all life on earth is really related,
109
349307
4000
Ez pedig feltárja előttünk, hogy minden földi élet összefügg,
05:53
but plants are more related to each other than other organisms.
110
353331
5397
de a növények még jobban, mint bármely más élő szervezet.
05:58
And that you can take a trait that you know from one plant
111
358752
3254
Foghatjuk egy növény tulajdonságát,
06:02
and put it in another plant,
112
362030
2207
és átültethetjük másik növénybe,
06:04
and you can make a prediction that it'll do the same thing.
113
364261
3495
és előre megjósolhatjuk: az a növény ugyanúgy fog viselkedni.
06:08
And so that's important as well.
114
368093
1556
És ez is fontos.
06:09
Then finally, we have these little genetic tricks that came along,
115
369673
3433
Aztán van itt pár új genetikai trükk is,
06:13
like you heard about this morning --
116
373130
2773
talán hallottak róla ma reggel –
06:15
things like CRISPR, that allows us to do editing
117
375927
2259
például a CRISPR, amivel kicsit más géneket szerkeszthetünk
06:18
and make genes be a little different from the normal state in the plant.
118
378210
4503
és hozhatunk létre a növény normál állapotából kiindulva.
06:23
OK, so now we have biology on our side.
119
383272
2186
Nos, tehát magunk mellé állítottuk a biológiát.
06:25
I'm a biologist, so that's why I'm proposing a solution
120
385482
3754
Biológus vagyok, ezért a klímaváltozás problémájára
06:29
to the climate change problem
121
389260
2881
olyan megoldással állok elő,
06:32
that really involves the best evolved organism on earth to do it -- plants.
122
392165
5357
mely a föld legfejlettebb organizmusaira, a növényekre épít.
06:37
So how are we going to do it?
123
397546
1721
Hogyan fogjuk lebonyolítani?
06:39
Biology comes to the rescue.
124
399800
1463
A biológia a segítségünkre siet.
06:41
Here we go.
125
401287
1203
Itt tartunk.
06:43
OK.
126
403204
1150
Lássuk hát.
06:45
You have to remember three simple things from my talk, OK?
127
405634
4152
Három egyszerű dolgot kell megjegyezniük az előadásomból, rendben?
06:50
We have to get plants to make more suberin than they normally make,
128
410569
3556
Rá kell vennünk a növényeket az átlagnál több szuberin előállítására,
06:54
because we need them to be a little better than what they are.
129
414149
2957
mert nekünk fontos, hogy kicsit jobbak legyenek az átlagnál.
06:57
We have to get them to make more roots,
130
417130
4368
Több gyökeret kell fejleszteniük,
07:01
because if we make more roots, we can make more suberin --
131
421522
2738
mert minél több a gyökér, annál több a szuberin.
07:04
now we have more of the cells that suberin likes to accumulate in.
132
424284
4753
Így több olyan sejtünk van, melyekben a szuberin felhalmozódhat.
07:09
And then the third thing is, we want the plants to have deeper roots.
133
429061
3429
A harmadik: mélyebbre kell gyökeret ereszteniük.
07:12
And what that does is --
134
432514
1722
És ez történik –
07:14
we're asking the plant, actually, "OK, make stable carbon,
135
434260
3667
lényegében megkérjük a növényt:
"Légyszi, állíts elő stabil szenet, többet, mint szoktál,
07:17
more than you used to,
136
437951
1444
07:19
and then bury it for us in the ground."
137
439419
2325
aztán temesd el nekünk a földben."
07:21
So they can do that if they make roots that go deep
138
441768
2445
Ha mély gyökereket fejlesztenek, képesek erre,
07:24
rather than meander around on the surface of the soil.
139
444237
3610
a felszínen tekergőző gyökerekkel nem igazán.
07:27
Those are the three traits we want to change:
140
447871
2688
A következő három tulajdonság megváltoztatására törekszünk:
07:30
more suberin, more roots, and the last one, deep roots.
141
450583
4907
több szuberin, több gyökér, és végül mélyebbre hatoló gyökérzet.
07:35
Then we want to combine all those traits in one plant,
142
455514
2754
E három tulajdonságot egy növényben kívánjuk összevonni,
07:38
and we can do that easily and we will do it,
143
458292
2984
ez könnyen megoldható, meg is fogjuk oldani,
07:41
and we are doing it actually, in the model plant, Arabidopsis,
144
461300
4452
sőt, jelenleg ezen dolgozunk. Modellnövényünk az Arabidopsis (lúdfű),
07:45
which allows us to do these experiments much faster
145
465776
2874
segítségével jóval gyorsabban folytathatjuk kísérleteinket,
07:48
than we can do in another big plant.
146
468674
3284
mint valami más, nagy növénnyel.
07:51
And when we find that we have plants where traits all add up
147
471982
3746
És amikor látjuk, hogy növényeinkben jelen van mindhárom tulajdonság,
07:55
and we can get more of them, more suberin in those plants,
148
475752
3111
és szaporítani is tudjuk őket, több szuberint állítanak elő,
07:58
we're going to move it all --
149
478887
1388
elindítjuk majd a programot –
08:00
we can and we we will, we're beginning to do this --
150
480299
2583
képesek vagyunk rá, el is kezdjük megvalósítani –
08:02
move it to crop plants.
151
482906
1599
termesztett növényekbe telepítjük őket.
08:04
And I'll tell you why we're picking crop plants to do the work for us
152
484839
4405
Amint elérek előadásomban ahhoz a részhez, el fogom mondani,
08:09
when I get to that part of my talk.
153
489268
2385
miért termesztett növényekkel végeztetjük el a munkánkat.
08:12
OK, so I think this is the science behind the whole thing.
154
492188
3929
Nos, ez a tudományos háttere a dolognak.
08:16
And so I know we can do the science, I feel pretty confident about that.
155
496141
3944
És teljesen biztos vagyok benne, hogy képesek vagyunk megvalósítani.
08:20
And the reason is because, just in the last year,
156
500109
2301
Mégpedig azért, mert tavaly már találtunk is olyan géneket,
08:22
we've been able to find single genes that affect each of those three traits.
157
502434
4343
melyek befolyásolják ezt a három tulajdonságot.
08:27
And in several of those cases, two out of the three,
158
507307
4008
Bizonyos esetekben, az esetek kétharmadában,
08:31
we have more than one way to get there.
159
511339
2381
többféleképp is eredményhez jutunk.
08:33
So that tells us we might be able to even combine within a trait
160
513744
3412
Tehát egy tulajdonságon belül még kombinálhatunk is,
08:37
and get even more suberin.
161
517180
1733
és még több szuberinhoz juthatunk.
08:41
This shows one result,
162
521735
1421
Itt látható egyik eredményünk:
08:43
where we have a plant here on the right
163
523180
1866
a jobb oldali növény
08:45
that's making more than double the amount of root
164
525070
2750
kétszer annyi gyökeret ereszt
08:47
than the plant on the left,
165
527844
1331
mint a bal oldali,
08:49
and that's just because of the way we expressed one gene
166
529199
2693
s ehhez elég volt egyetlen,
08:51
that's normally in the plant
167
531916
1454
a növényben természetesen jelen lévő gént
08:53
in a slightly different way than the plant usually does on its own.
168
533394
4493
kicsit másképp kifejeznünk a növény szokásos viselkedéséhez képest.
08:57
Alright, so that's just one example I wanted to show you.
169
537911
2960
Na jó, csak mutatni akartam önöknek egy példát.
09:00
And now I want to tell you that, you know,
170
540895
2071
Most pedig arról beszélnék,
09:02
we still have a lot of challenges, actually,
171
542990
2258
hogy még mindig számos kihívásnak kell megfelelnünk,
09:05
when we get to this problem,
172
545272
1726
amikor ehhez a problémához érünk,
09:07
because it takes ...
173
547022
2285
ehhez ugyanis...
09:09
We have to get the farmers to actually buy the seeds,
174
549990
3003
meg kell győznünk a termelőket, hogy megvegyék ezeket a magvakat,
09:13
or at least the seed company to buy seeds
175
553017
2452
vagy legalábbis a vetőmagforgalmazókat,
09:15
that farmers are going to want to have.
176
555493
2237
hogy a termelők meg fogják venni a magokat.
09:18
And so when we do the experiments,
177
558080
2405
És amikor kísérletezünk,
09:20
we can't actually take a loss in yield,
178
560509
3703
nem lehet hozamveszteségünk,
09:24
because while we are doing these experiments,
179
564236
2992
mivel kísérleteink során,
09:27
say, beginning about 10 years from now,
180
567252
2722
mondjuk, úgy tíz év múlva
09:29
the earth's population will be even more than it is right now.
181
569998
3186
a föld népessége még nagyobb lesz, mint most.
09:33
And it's rapidly growing still.
182
573208
2544
És most is rohamosan nő.
09:35
So by the end of the century, we have 11 billion people,
183
575776
2654
A század végére 11 milliárdan leszünk,
09:38
we have wasted ecosystems that aren't really going to be able to handle
184
578454
4288
tönkretett ökoszisztémánkkal képtelenség kezelni
09:42
all the load they have to take from agriculture.
185
582766
3426
mindazt a nyomást, melyet a mezőgazdaságtól várnak.
09:46
And then we also have this competition for land.
186
586567
4286
Aztán a szántóföldekért is versengünk.
09:51
And so we figure, to do this carbon sequestration experiment
187
591209
5241
Úgyhogy arra jutottunk, hogy a szénmegkötési kísérletünkhöz
09:56
actually requires a fair amount of land.
188
596474
4317
tekintélyes méretű földre van szükségünk.
10:00
We can't take it away from food,
189
600815
2540
Nem vehetjük el a szántóföldeket,
10:03
because we have to feed the people that are also going to be on the earth
190
603379
3516
mert a földön élő embereknek élelemre van szüksége,
10:06
until we get past this big crisis.
191
606919
2540
amíg meg nem oldjuk ezt a nagy válságot.
10:09
And the climate change is actually causing loss of yield all over the earth.
192
609483
4333
A klímaváltozás pedig az egész földön hozamveszteséget okoz.
10:13
So why would farmers want to buy seeds
193
613840
3063
Így miért akarnának a termelők magvakat venni,
10:16
if it's going to impact yield?
194
616927
1452
ha ez befolyásolja a hozamot?
10:18
So we're not going to let it impact yield,
195
618403
2031
Nem akarjuk, hogy ez történjen,
10:20
we're going to always have checks and balances
196
620458
2199
mindig mérlegelnünk kell,
10:22
that says go or no go on that experiment.
197
622681
3190
hogy folytassuk-e a kísérletet vagy sem.
10:25
And then the second thing is, when a plant actually makes more carbon
198
625895
4069
A másik: amikor a növény több szenet állít elő,
10:29
and buries it in the soil like that,
199
629988
1867
és ilyen talajba temeti,
10:31
almost all the soils on earth are actually depleted of carbon
200
631879
3555
a földön szinte az összes talaj széntartaléka kimerült már
10:35
because of the load from agriculture,
201
635458
2723
a mezőgazdasági terhelés miatt,
10:38
trying to feed eight billion people,
202
638205
2476
miközben megpróbálnak nyolcmilliárd embert ellátni élelemmel,
10:40
which is what lives on the earth right now.
203
640705
2296
jelenleg ugyanis ennyien vagyunk.
10:43
And so, that is also a problem as well.
204
643372
2547
Ez is hatalmas gondot jelent.
10:48
Plants that are making more carbon, those soils become enriched in carbon.
205
648212
3493
Ha a növények több szenet termelnek, akkor a talajuk szénben gazdagabb lesz.
10:51
And carbon-enriched soils actually hold nitrogen
206
651729
4635
A szénben gazdag talaj megköti a nitrogént,
megköti a ként, megköti a foszfátokat –
10:56
and they hold sulphur and they hold phosphate --
207
656388
2252
10:58
all the minerals that are required for plants to grow and have a good yield.
208
658664
3596
mindazt, ami nélkülözhetetlen a növekedéshez és a jó terméshez.
11:02
And they also retain water in the soil as well.
209
662284
2952
A növények a nedvességet is visszatartják a talajban.
11:05
So the suberin will break up into little particles
210
665260
2350
A szuberin így apró részecskékre bomlik,
11:07
and give the whole soil a new texture.
211
667634
2522
és átalakítja a talaj szerkezetét.
11:10
And as we've shown that we can get more carbon in that soil,
212
670180
3707
És mint kimutattuk: ha több szén kerül a talajba,
11:13
the soil will get darker.
213
673911
1936
a talaj sötétebb lesz.
11:15
And so we will be able to measure all that,
214
675871
3055
Így az egész mérhetővé válik,
11:18
and hopefully, this is going to help us solve the problem.
215
678950
3040
és remélhetőleg segít megoldani a problémánkat.
11:22
So, OK.
216
682363
1436
Idáig remek.
11:23
So we have the challenges of a lot of land that we need to use,
217
683823
3905
Itt a sok, számunkra fontos, termőföldből adódó kihívás,
meg kell győznünk a termelőket, hogy vegyenek magokat,
11:27
we have to get farmers to buy it,
218
687752
1623
11:29
and that's going to be the hard thing for us, I think,
219
689399
2615
és azt hiszem, ez kemény dió lesz,
11:32
because we're not really salesmen,
220
692038
2898
mert mi nem kereskedők vagyunk.
11:34
we're people who like to Google a person rather than meet them,
221
694960
3014
Mi inkább kiguglizunk valakit, mintsem személyesen találkozzunk vele,
11:37
you know what I mean?
222
697998
1266
ugye, értik?
11:39
(Laughter)
223
699288
1012
(Nevetés)
11:40
That's what scientists are mostly like.
224
700324
2487
A tudósok nagyjából ilyenek.
11:43
But we know now that, you know, no one can really deny --
225
703291
3652
De ma már tudjuk, senki sem tagadhatja –
11:46
the climate is changing, everyone knows that.
226
706967
3189
a klíma változik, ezt mindenki tudja.
Itt van, rossz nekünk, komoly veszélyt jelent,
11:50
And it's here and it's bad and it's serious,
227
710180
2096
11:52
and we need to do something about it.
228
712300
1849
valamit tennünk kell ellene.
11:54
But I feel pretty optimistic that we can do this.
229
714173
3047
Én pedig nagyon optimistán úgy látom, képesek vagyunk erre.
11:57
So I'm here today as a character witness for plants.
230
717244
4270
Ma tehát azért vagyok itt, hogy a növények mellett tanúskodjak.
12:01
And I want to tell you that plants are going to do it for us,
231
721538
2921
És hogy elmondjam: ők majd megteszik ezt értünk,
12:04
all we have to do is give them a little help,
232
724483
2183
csak kis segítséget kell nyújtanunk nekik,
12:06
and they will go and get a gold medal for humanity.
233
726690
2521
ők majd beindulnak, és jár nekik az aranyérem az emberiségért.
12:09
Thank you very much.
234
729235
1412
Nagyon köszönöm.
12:10
(Applause)
235
730671
3987
(Taps)
12:14
(Cheers)
236
734682
1936
(Ujjongás)
12:16
Thank you.
237
736642
1151
Köszönöm.
12:17
(Applause)
238
737817
4836
(Taps)
12:25
I finally got it out.
239
745428
1400
Végre túl vagyok rajta!
12:30
Chris Anderson: Wow.
240
750817
1333
Chris Anderson: Nahát!
12:32
Joanne, you're so extraordinary.
241
752831
1579
Joanne, maga rendkívüli.
12:34
Just to be sure we heard this right:
242
754790
1739
Csak hogy egész biztos jól hallottuk-e:
12:36
you believe that within the next 10 years
243
756553
3238
Ön szerint a következő tíz éven belül
12:39
you may be able to offer the world
244
759815
2267
elő tudnak állni az olyan fontosabb haszonnövények magvariációival,
12:43
seed variants for the major crops, like -- what? -- wheat, corn, maybe rice,
245
763895
5014
mint – mi? – búza, kukorica, esetleg rizs,
12:50
that can offer farmers just as much yield,
246
770331
3437
amik ugyanannyi hozamot nyújtanak a termelőknek,
12:53
sequester three times, four times, more carbon than they currently do?
247
773792
5019
de a mostani háromszorosára, négyszeresére fokozzák a szénmegkötést?
12:59
Even more than that?
248
779315
1151
Vagy még többszörösére?
13:00
Joanne Chory: We don't know that number, really.
249
780490
2275
Joanne Chory: Valójában nem tudunk számokat mondani.
13:02
But they will do more.
250
782789
1574
De sokszorosa lesz, az biztos.
13:04
CA: And at the same time,
251
784387
1382
CA: Ugyanakkor
13:05
make the soil that those farmers have more fertile?
252
785793
3418
termékenyebb lesz az így megművelt talaj?
13:09
JC: Yes, right.
253
789235
1150
JC: Pontosan.
13:10
CA: So that is astonishing.
254
790903
1777
CA: Hát ez elképesztő.
13:12
And the genius of doing that and a solution that can scale
255
792704
3905
Zseniális, és olyan megoldás, ami képes bővítésre ott,
ahol lehetőség van rá.
13:16
where there's already scale.
256
796633
1404
JC: Igen, köszönöm, hogy ezt mondja.
13:18
JC: Yes, thank you for saying that.
257
798061
1691
13:19
CA: No, no, you said it, you said it.
258
799776
1984
CA: Jaj, dehogyis, ön mondta!
13:21
But it almost seems too good to be true.
259
801784
3488
De mintha túl szép lenne ahhoz, hogy igaz legyen.
13:25
Your Audacious Project is that we scale up the research in your lab
260
805919
4297
Az önök Audacious Projectjét, a laborjukban folyó kutatást,
13:30
and pave the way to start some of these pilots
261
810240
4059
és a hozzátartozó kísérleti szakaszok bevezetését támogatjuk,
valamint az, hogy valóra váltsák ezt a hihetetlen jövőképet.
13:34
and make this incredible vision possible.
262
814323
2238
13:36
JC: That's right, yes, thank you.
263
816585
1802
JC: Ez így igaz, köszönöm.
13:38
CA: Joanne Chory, thank you so much.
264
818411
1779
CA: Joanne Chory, nagyon köszönjük!
13:40
Godspeed.
265
820214
1201
Az ég áldja meg önt.
13:41
(Applause)
266
821439
2862
(Taps)
13:44
JC: Thank you.
267
824325
1150
JC: Köszönöm szépen.
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7